交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)、散度(KL)

2023-05-16

原文:交叉熵、散度

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)、散度(KL) 的相关文章

随机推荐

  • bfs之走地图(迷宫)

    题目 xff1a 东东找妹纸 东东手里有一张神奇的地图 xff0c 通过地图可以找到妹子 xff01 地图显示 xff0c 0表示可以走 xff0c 1表示不可以走 xff0c 左上角是入口 xff0c 右下角是妹纸 xff0c 这两个位置
  • week2 实验总结(分辨烷烃基、算分、打牌)

    A题 xff1a 大家一起学化学 题目 xff1a 这个题目一定要注意啊 xff0c 各个原子的编号是没有顺序的 xff01 xff08 我因为读题不认真 xff0c 结果 xff09 思路 xff1a 首先 xff0c 观察这一些奇形怪状
  • CSP201512-3 画图(C++实现)

    题目 样例输入1 4 2 3 1 0 0 B 0 1 0 2 0 1 0 0 A 样例输出1 AAAA A A 样例输入2 16 13 9 0 3 1 12 1 0 12 1 12 3 0 12 3 6 3 0 6 3 6 9 0 6 9
  • week12 csp-m3 T4-咕咕东学英语

    题目 样例输入 5 AABBB 样例输出 6 思路 刚拿到这个题目的感觉就是懵 xff0c 非常懵 题目很简单 xff0c 但是怎么做呢 我们来分析一下 xff0c 什么样的字串是满足条件的呢 xff1f 在一个字串中 xff1a 如果字母
  • csp 201809-3元素选择器 C++

    思路 其实题目很简单 xff0c 就是很麻烦 要构建一个树形结构 xff0c 使用结构体对每个节点进行存储 只有直系的父辈才算祖先 xff08 伯父不算祖先 xff09 xff0c 在后代选择器中 node xff1a struct nod
  • csp-m4(TT数鸭子、ZJM抵御宇宙射线、宇宙狗的危机)

    A TT数鸭子 题目 样例输入 6 5 123456789 9876543210 233 6661 114514 样例输出 4 题目 这道题最大的难点 xff0c 在于读懂题目 xff01 xff01 数位中不同的数字是 xff1f 比如1
  • SDU-考试模测 T3

    题目 青蛙去找瓜瓜 xff0c 青蛙在1号位置 xff0c 瓜瓜在n号位置 青蛙一次可以走 k 步 xff0c 走1 k 步耗费的体力不同 问青蛙找到瓜瓜耗费的最小体力是多少 xff1f 输入 第一行输入n k op xff0c op 61
  • 阿里云物联网平台搭建

    https www aliyun com 打开网址 xff0c 注册账号 按下图一步步操作 首先需要开通 公共实例 xff0c 我以前就开通过 xff0c 因此只需点击进入即可 在 产品 下 创建产品 按照 步骤操作 xff0c 其中 并不
  • 安装Cloud-Init工具

    操作场景 为了保证使用私有镜像创建的新云服务器可以自定义配置 xff08 例如修改云服务器密码 xff09 xff0c 请在创建私有镜像前安装Cloud Init工具 Linux操作系统安装Cloud Init工具时需要从官网下载并安装 x
  • ValueError: You are trying to load a weight file containing 16 layers into a model with 19 layers.出错

    ValueError You are trying to load a weight file containing 16 layers into a model with 19 layers 像这些提示出的问题 xff0c 其出错的真正原
  • Lstm输入参数详细解释

    Lstm输入参数详细解释 xff1a 比如建立双层lstm xff0c 以mnist数据集来进行叙述 xff1a 我们知道mnist数据集 xff0c 是28 28 xff1b 用lstm训练mnist数据集过程 xff1b def Dou
  • liner、dense、mlp、fc区别

    Linear 线性层 xff0c 最原始的称谓 xff0c 单层即无隐层 熟悉torch的同学都清楚torch nn Linear就是提供了一个in dim out dim的tensor layer而已 Dense xff1a 密集层 xf
  • 计算机工程与应用期刊投稿经验

    计算机工程与应用期刊投稿经验 直接上图 xff1a 经历了两个多月的时间终于录用了 xff0c 可能是因为十月一放假了 xff0c 拖了很长时间 主要经过了两次外审 xff0c 两次复审 其实论文没有太多进行修改 xff0c 外审专家询问的
  • 完美解释:wenet-流式与非流式语音识别统一模型

    Unified Streaming and Non streaming Two pass End to end Model for Speech Recognition 1 xff0c 本文以该篇论文为主线 xff0c 进行扩展 参考了很多
  • 解决报错/usr/bin/env: ‘python’: No such file or directory

    解决报错 usr bin env python No such file or directory 一 启动某个程序报错 usr bin env python No such file or directory 二 解决方法 1 查看pyt
  • 语音(一)| 语音识别基础(深度解析)

    1 声音特性 声音 xff08 sound 是由物体振动产生的声波 是通过介质传播并能被人或动物听觉器官所感知的波动现象 最初发出振动的物体叫声源 声音以波的形式振动传播 声音是声波通过任何介质传播形成的运动 频率 xff1a 是每秒经过一
  • TDNN时延神经网络---TDNN-F

    1 TDNN时延神经网络 转载 近来在了解卷积神经网络 xff08 CNN xff09 xff0c 后来查到CNN是受语音信号处理中时延神经网络 xff08 TDNN xff09 影响而发明的 本篇的大部分内容都来自关于TDNN原始文献 1
  • 在云服务器中搭建MQTT平台

    1 服务器购买 https www aliyun com 打开网址 xff0c 注册账号 按下图一步步操作 由于实验为主 xff0c 购买低配 xff0c 安装windows 64位服务器 xff0c 如步骤 所示 进行系统配置 设置登录密
  • 将SVG 转换为png -- ImageMagick 转换 svg 为透明png 图

    概述 xff1a SVG 是当今流行的网络图像格式 xff0c 有时候需要将SVG 转换为png图 因为SVG是矢量图 xff0c 本身是透明的 xff0c 因此转换为PNG时 xff0c 我们也需要它是透明的 ImageMagick 是一
  • 交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss)、散度(KL)

    原文 xff1a 交叉熵 散度